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Senior Solutions Architect, CSP System
Senior Solutions Architect, CSP System
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公解决方案
解决方案
Ai基础设施
Cuda
Gpu架构
Pytorch
Tensorrt
分布式计算
系统调优
解决方案架构
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
顶尖AI算力架构岗、技术栈极度前沿、成长路径清晰，但需适应快节奏与高压交付环境
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
8.0万
比解决方案中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 330 个在招 · 其中解决方案 9 个
市场机会
选择面较广
上海 · 解决方案 · 约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
负责为国内顶级云服务商提供GPU与AI基础设施的技术战略支持、系统级方案优化及高价值客户对接
主导NVIDIA软硬件栈的大规模部署与性能调优，桥接客户需求与全球研发路线图，推动Agentic AI等前沿技术在数据中心场景的规模化落地
最低要求
计算机/电子工程等相关领域学士/硕士/博士学位
年以上GPU架构、AI系统优化、大型数据中心基础设施或超大规模云计算相关经验
深入理解GPU微架构、CUDA编程模型及系统调度机制
精通C/C++和Python编程
熟悉PyTorch/TensorRT等AI框架优化
具备与国内主要CSP或全球超大规模企业合作经验
优秀的技术沟通与跨团队协作能力
必须具备动手工程能力，结果导向
工作职责
与销售、BD和CPM团队合作，将NVIDIA GPU和AI基础设施技术引入顶级中国CSP账户，推动技术渗透和业务增长
担任NVIDIA GPU系统和AI基础设施解决方案的主要技术权威，为国内CSP提供端到端咨询，涵盖GPU集群架构设计、AI工作负载部署、异构计算调优及全栈软件栈优化
释放Vera CPU + GPU协同优化价值，消除CPU-GPU数据传输瓶颈，优化CSP AI工厂场景中端到端智能体训练和推理管道的延迟与吞吐量
领导NVIDIA AI基础设施堆栈的开源系统架构贡献，为核心开源项目提交优化补丁，建立中国本地化最佳实践并塑造行业标准
深入分析GPU工作负载瓶颈，对AI训练、推理、RL和游戏工作负载实施系统级、内核级和框架级调优，为CSP大规模部署提供生产就绪的参考设计和调优指南
作为中国CSP客户与NVIDIA全球工程、产品和研发团队之间的关键技术联络人，收集高价值本地工作负载需求，推动产品路线图迭代，并确保完全符合NVIDIA全球技术政策和出口合规规则
主导针对关键CSP账户的技术研讨会、实操培训、PoC和生产试点项目，量化并展示GPU/AI基础设施业务价值，加速技术采用和大规模复制
监控行业前沿趋势（包括Agentic AI、LLM推理优化、云游戏AI和下一代数据中心系统架构），输出战略性技术洞察以支持团队和产品策略制定
指导初级SA团队成员，标准化CSP技术参与和解决方案交付流程，推动高价值技术最佳实践的沉淀
优先资格
熟悉NVIDIA全栈产品（NCCL, CUDA, TensorRT-LLM, Dynamo）及集群网络诊断
有Linux内核、驱动或虚拟化技术经验
有解决RMA/质量问题的记录
有Vera/Grace CPU+GPU异构协同优化经验
有AI infra开源贡献记录
在Agentic AI或长上下文LLM工作负载优化方面有实战经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触最前沿AI算力技术与全球顶级云厂商
- 深度参与NVIDIA核心产品线落地，技术壁垒极高
- 平台资源雄厚，职业背书与行业影响力强
- 需同时应对复杂的技术调优与客户商务诉求，工作节奏快
- 受地缘政策与出口合规影响，业务推进存在外部不确定性
- 对底层硬件与系统级调试能力要求极苛刻
- 具备深厚底层系统功底、追求技术极致且能接受高压快节奏交付的资深工程师或架构师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向首席解决方案架构师或技术总监演进
- 深耕AI算力基础设施领域，成为行业技术标准制定者
- 横向拓展至AI芯片生态合作或战略规划岗位
- 聚焦国内头部云厂商的GPU与AI基础设施技术落地与架构设计
- 负责大规模AI训练/推理集群的系统级性能调优与瓶颈突破
- 充当客户与NVIDIA全球研发间的桥梁，推动产品路线迭代
- 精通GPU微架构与CUDA编程模型
- 熟练掌握C++/Python及主流AI框架底层优化
- 具备大型数据中心集群运维与分布式系统调优实战经验
- 出色的技术沟通与跨文化协作能力
申请策略
- 提前研究NVIDIA近期发布的AI基础设施白皮书与技术博客
- 准备针对特定CSP场景的架构设计思路
- 展现对合规要求与全球化协作的理解
- 突出GPU集群调优、CUDA优化及大规模AI工作负载落地案例
- 强调与头部云厂商的合作经验及开源社区贡献
- 量化技术成果（如性能提升百分比、成本降低数据）
- 深化对Transformer/RL算法底层算子优化的理解
- 掌握最新AI Agent架构与推理引擎原理
面试指南
- 使用STAR法则描述技术攻坚过程
- 结合理论模型与实测数据论证方案可行性
- 从系统全局视角阐述权衡逻辑与ROI评估
- 请分享一次你解决GPU集群性能瓶颈的具体案例
- 如何设计支持万卡规模的AI训练集群网络拓扑？
- 面对客户对功耗和散热的严苛要求，你会如何权衡架构方案？
- 复习CUDA编程模型、NCCL通信库及TensorRT优化原理
- 梳理过往主导的大型项目架构图与调优指标
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
头部科技企业提供极具竞争力的薪酬与福利包，满足高阶人才对经济回报的期待。
薪资信号偏高 (6.0千–10.0万/月)
福利待遇competitive salaries、generous benefits package
成长发展
90较高
深度参与全球AI算力基础设施演进，技术栈处于行业绝对前沿，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GPU架构、CUDA、PyTorch、TensorRT、Agentic AI、分布式计算、C++、Python
成长机会Mentor junior SA team members、shape industry technical standards、drive product roadmap iteration
业务类型profit_center
工作生活
50较低
跨国巨头通常提供一定弹性，但高阶技术岗需频繁对接全球团队与客户，快节奏与高强度交付是常态。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
投身AI基础设施核心建设，推动前沿技术规模化落地，具有显著的行业影响力与技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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